python - saveastable - ¿Cómo cambiar los nombres de columna del marco de datos en pyspark?

structtype pyspark

Question

Vengo de antecedentes de pandas y estoy acostumbrado a leer datos de archivos CSV en un marco de datos y luego simplemente cambiar los nombres de columna a algo útil usando el comando simple:

df.columns = new_column_name_list

Sin embargo, lo mismo no funciona en los marcos de datos pyspark creados con sqlContext. La única solución que podría resolver para hacer esto fácilmente es la siguiente:

df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").options(header=''false'', inferschema=''true'', delimiter=''/t'').load("data.txt")
oldSchema = df.schema
for i,k in enumerate(oldSchema.fields):
k.name = new_column_name_list[i]
df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").options(header=''false'', delimiter=''/t'').load("data.txt", schema=oldSchema)

Básicamente, esto es definir la variable dos veces e inferir el esquema primero, luego renombrar los nombres de columna y luego cargar el marco de datos nuevamente con el esquema actualizado.

¿Hay una manera mejor y más eficiente de hacer esto como lo hacemos en los pandas?

Mi versión de chispa es 1.5.0

Answer 1

En caso de que desee aplicar una transformación simple en todos los nombres de columna, este código funciona: (Estoy reemplazando todos los espacios con guiones bajos)

new_column_name_list= list(map(lambda x: x.replace(" ", "_"), df.columns))
df = df.toDF(*new_column_name_list)

Gracias a @ user8117731 por el truco toDf .

Answer 2

Este es el enfoque que utilicé:

crear sesión de pyspark:

import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName(''changeColNames'').getOrCreate()

crear marco de datos:

df = spark.createDataFrame(data = [(''Bob'', 5.62,''juice''), (''Sue'',0.85,''milk'')], schema = ["Name", "Amount","Item"])

ver df con nombres de columna:

df.show()
+----+------+-----+
|Name|Amount| Item|
+----+------+-----+
| Bob| 5.62|juice|
| Sue| 0.85| milk|
+----+------+-----+

crear una lista con nuevos nombres de columna:

newcolnames = [''NameNew'',''AmountNew'',''ItemNew'']

cambiar los nombres de columna de la df:

for c,n in zip(df.columns,newcolnames):
df=df.withColumnRenamed(c,n)

ver df con nuevos nombres de columna:

df.show()
+-------+---------+-------+
|NameNew|AmountNew|ItemNew|
+-------+---------+-------+
| Bob| 5.62| juice|
| Sue| 0.85| milk|
+-------+---------+-------+

Answer 3

Hay muchas formas de hacer eso:

• Opción 1. Usando selectExpr .

  data = sqlContext.createDataFrame([("Alberto", 2), ("Dakota", 2)],
  ["Name", "askdaosdka"])
  data.show()
  data.printSchema()
  # Output
  #+-------+----------+
  #| Name|askdaosdka|
  #+-------+----------+
  #|Alberto| 2|
  #| Dakota| 2|
  #+-------+----------+
  #root
  # |-- Name: string (nullable = true)
  # |-- askdaosdka: long (nullable = true)
  df = data.selectExpr("Name as name", "askdaosdka as age")
  df.show()
  df.printSchema()
  # Output
  #+-------+---+
  #| name|age|
  #+-------+---+
  #|Alberto| 2|
  #| Dakota| 2|
  #+-------+---+
  #root
  # |-- name: string (nullable = true)
  # |-- age: long (nullable = true)

• Opción 2. Usando withColumnRenamed , observe que este método le permite "sobrescribir" la misma columna.

  oldColumns = data.schema.names
  newColumns = ["name", "age"]
  df = reduce(lambda data, idx: data.withColumnRenamed(oldColumns[idx], newColumns[idx]), xrange(len(oldColumns)), data)
  df.printSchema()
  df.show()

• Opción 3. usando alias , en Scala también puede usar as .

  from pyspark.sql.functions import col
  data = data.select(col("Name").alias("name"), col("askdaosdka").alias("age"))
  data.show()
  # Output
  #+-------+---+
  #| name|age|
  #+-------+---+
  #|Alberto| 2|
  #| Dakota| 2|
  #+-------+---+

• Opción 4. Uso de sqlContext.sql , que le permite usar consultas SQL en DataFrames registrados como tablas.

  sqlContext.registerDataFrameAsTable(data, "myTable")
  df2 = sqlContext.sql("SELECT Name AS name, askdaosdka as age from myTable")
  df2.show()
  # Output
  #+-------+---+
  #| name|age|
  #+-------+---+
  #|Alberto| 2|
  #| Dakota| 2|
  #+-------+---+

Answer 4

Hice una función fácil de usar para cambiar el nombre de varias columnas para un marco de datos pyspark, en caso de que alguien quiera usarlo:

df = df.select( ''*'', F.col(''count'').alias(''new_count'') ).drop(''count'')

Tenga cuidado, ambas listas deben ser de la misma longitud.

Answer 5

Otra forma de renombrar solo una columna (usando import pyspark.sql.functions as F ):

def renameCols(df, old_columns, new_columns):
for old_col,new_col in zip(old_columns,new_columns):
df = df.withColumnRenamed(old_col,new_col)
return df
old_columns = [''old_name1'',''old_name2'']
new_columns = [''new_name1'', ''new_name2'']
df_renamed = renameCols(df, old_columns, new_columns)

Answer 6

Para cambiar el nombre de una sola columna, aún puede usar toDF (). Por ejemplo,

df1.selectExpr("SALARY*2").toDF("REVISED_SALARY").show()

Answer 7

Si desea cambiar el nombre de una sola columna y mantener el resto como está:

from pyspark.sql.functions import col
new_df = old_df.select(*[col(s).alias(new_name) if s == column_to_change else s for s in old_df.columns])

Answer 8

Si desea cambiar todos los nombres de columnas, pruebe df.toDF(*cols)

Answer 9

Yo uso este:

from pyspark.sql.functions import col
df.select([''vin'',col(''timeStamp'').alias(''Date'')]).show()

Answer 10

df.withColumnRenamed(''age'', ''age2'')

Answer 11

df = df.withColumnRenamed("colName", "newColName")
.withColumnRenamed("colName2", "newColName2")

Ventaja de usar de esta manera: con una larga lista de columnas, le gustaría cambiar solo unos pocos nombres de columna. Esto puede ser muy conveniente en estos escenarios. Muy útil al unir tablas con nombres de columna duplicados.